(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110515917.5 (22)申请日 2021.05.12 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113139348 A (43)申请公布日 2021.07.20 (73)专利权人 大连理工大 学 地址 116024 辽宁省大连市甘井 子区凌工 路2号 (72)发明人 赵佳飞　宋永臣　王纪广　刘瑜　 杨磊　张伦祥　姜博　李清平　 吕鑫　姚海元　刘哲源　 (74)专利代理 机构 大连星河彩舟专利代理事务 所(普通合伙) 2126 3 专利代理师 陈玲玉　杨阳(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 113/14(2020.01) 审查员 马春黎 (54)发明名称 一种基于机器学习模型的管道内水合物堵 塞预警方法 (57)摘要 本发明涉及油气管道流动安全技术保障领 域， 公开了一种基于机器学习模 型的管道内水合 物堵塞预警方法。 根据建立的数据库通过机器学 习的方法制作出水合物堵塞预警模 型。 通过输入 状态参数得到当前管道的运行状态， 共有安全阶 段、 堵塞预警、 堵塞阶段三种状态， 当 处于堵塞预 警阶段时即可开始注射抑制剂， 在有效防止水合 物堵塞发生的同时， 极大程度提高经济效益。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 113139348 B 2022.12.23 CN 113139348 B 1.一种基于 机器学习模型的管道内水合物堵塞预警方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤1， 选定数据库， 数据库中包括： 水合物体积分数(HVF)、 压降(ΔP)、 流速(V)、 含水 率(WC)、 气体组分、 液体组分、 压力(P)、 温度(T)； 步骤2， 用数据库中的数据绘制出 “压降‑HVF”曲线图， 其中， 通过耗气量计算生成的水 合物体积分数(HVF)， 计算公式如下： nhydrate(t)＝5.83(nNG‑total‑nNG‑loop(t))    (2) VNG‑loop(t+Δt)＝Vloop‑Vwater‑left(t)‑Vhydrate(t)    (4) 式中， nNG‑loop(t)是管路中的天然气摩尔量， Ploop(t)是管路中的压力， VNG‑loop(t)是管路中 的天然气体积量， ZSRK(t)是Soave‑Redlich‑Kwong公式的压缩因子， R是比例常数， 即8.314J/ (mol·K)， Tloop(t)是管路内的温度， nhydrate(t)是管路内的水合物摩尔数， nNG‑total是注入管路 内的天然气摩尔数， φhydrate(t)是混相工质中水合物的体积分数， Vhydrate(t)是水合物的体积， Vwater‑left(t)是残余水的体积， Vloop是管路的体积； 通过观察曲线的变化形态， 将其划分为三 个阶段， 其中曲线的第一个拐点处设为一二阶段的分界点， 曲线取得第一个极值点处设为 二三阶段的分界点； 其中第一阶段为水合物生 成阶段， 即为安全阶段； 第二阶段为水合物 沉 降阶段， 此 处水合物开始大幅度生 成且流动性变差， 为堵塞 预警； 第三阶段为水合物堵塞阶 段； 对不同阶段的数据分别标记； 步骤3， 对步骤1数据库中所有的数据进行特征选择， 选取对堵塞预警影响程度最大的 前5项参数作为模型的输入变量； 步骤4， 训练机器学习模型， 使用步骤3选择出的特征作 为输入， 以安全阶段、 堵塞预警、 堵塞阶段三种阶段标记作为输出进行分类模型训练， 将步骤1中数据库数据的一部分作为 训练集， 另一部分作为测试集； 对训练集数据进行交叉验证， 调整模型参数， 提高模型精度； 步骤5， 使用测试集数据， 对步骤4的机器学习模型精度进行评价， 实现预警功能。 2.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的管道内水合物堵塞预警方法， 其特征在 于， 所述步骤1中， 80％的数据作为训练集， 20％的数据作为测试集。 3.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的管道内水合物堵塞预警方法， 其特征在 于， 所述步骤3中， 使用SelectKBest和ExtraTreesClassifier方法进行特征选择， 特征参数 按照对堵塞预警影响程度的大小排序。 4.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的管道内水合物堵塞预警方法， 其特征在 于， 所述步骤4中机器学习模型为SVC 机器学习模型。 5.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的管道内水合物堵塞预警方法， 其特征在 于， 所述步骤4中， 所述调整模型参数为用grid  search方法对模型进行调参， 并运用软投 票、 硬投票模型融合方法优化模型。 6.权利要求1 ‑5任一所述的基于机器学习模型的管道内水合物堵塞预警方法的应用， 其特征在于， 将特征参数输入数据模型后， 输出结果为堵塞预警阶段标记时， 开始注抑制权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113139348 B 2剂， 能够有效预防管道内水合物堵塞。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113139348 B 3